基于灰色Verhulst模型的江西省人口预测

引言。江西是一个人口大省,但经济落后于周边省份,随着国家生育政策的调整,准确预测江西人口变化规律对于江西经济腾飞以及城市规划具有举足轻重的作用,有利于自然资源有序分配和自然环境保护,因此,必须将人口预测上升到实现江西省各方面有序发展的战略高度。把握经济发展和人口变化的相互关系,做好人口发展规划,逐步完善人口发展政策体系,对实现江西省人口与经济、资源协调和可持续发展、全面建成小康社会具有重大意义。

基于粒子群算法最优化Verhulst模型的开采残余下沉预测

矿区开采引起的残余下沉稳定时间长、潜在危害大,有必要准确地预测矿区地表的残余下沉。鉴于传统的残余下沉Verhulst模型建模误差大、适用性弱,在建模过程中以数据序列的首个数据保持不变导致预测效果差的缺陷,以直接离散Verhulst模型为基础,引入粒子群算法寻求模型迭代初始值的最优解,建立基于粒子群算法优化的矿区开采残余下沉直接离散Verhulst模型,并以山西阳泉和山东兖州矿区两个时间尺度的地表残余下沉监测数据集进行实例验证,最后利用MATLAB App Designer工具实现模型算法的可视化。结果表明:基于粒子群算法优化的直接离散Verhulst模型的矿区开采残余下沉预测精度和稳定性增益明显,所开发的计算工具具有正确性和有效性。

灰色Verhulst-时间序列组合模型在沉降监测中的应用

针对传统单一的灰色模型、时间序列模型在进行沉降监测数据模型存在精度较低的问题,本文提出了一种灰色Verhulst模型和时间序列模型的组合优化模型。首先,对灰色Verhulst模型、时间序列模型的基本理论进行阐述;其次,建立了灰色Verhulst-时间序列模型,即以灰色Verhulst模型得到的样本数据拟合值作为时间序列模型进行预测的样本值;最后,通过以某建筑物沉降监测点为例进行计算并进行灰色Verhulst模型、时间序列模型以及灰色Verhulst-时间序列模型的预测结果对比。实验结果表明,灰色Verhulst-时间序列组合优化模型的预测精度最高,均方差为0.3275 mm,验证了该组合模型更贴合建筑物沉降的变形趋势。

基于灰色Verhulst模型的矿区地表沉降预测研究

灰色Verhulst模型是灰色系统理论模型的重要组成之一,对“S”形曲线具有良好的表现能力。针对灰色Verhulst模型在矿区地表沉降预测中的适用性问题,以灰色Verhulst模型为矿区地表沉降预测模型,以某煤矿综采工作面地表沉降监测数据为数据源,选取其中2个点(M36和M79)开展了灰色Verhulst模型地表沉降预测研究。同时,以后验差比C、小误差概率P和预测值平均相对误差综合进行模型预测精度评价。结果表明:M36和M79号点的预测结果P值均为1,C值分别为0.22和0.07,模型等级均为优秀。M36和M79号点的预测结果平均相对误差分别为1.18和0.27,与C、P值保持一致。灰色Verhulst模型可对地下采煤引起的地表移动初始期、活跃期和衰退期三个阶段开展全周期预测,是矿区地表沉降预测的适用性模型。

全过程沉降量的灰色verhulst预测方法

根据灰色系统理论,在全面分析建筑物的全过程沉降量与时间关系的基础上,建立了灰色verhulst预测模型,并给出了该模型的适用条件。利用编制的计算机程序对一具体工程实例的分析表明:灰色verhulst模型的预测方法性能良好,且为建筑物工后沉降的预测和控制提供了有效可行的方法。

灰色Verhulst模型在中长期负荷预测中的应用

灰色系统预测模型用于中长期负荷预测是一种有效的方法。但是,当负荷按照“S”型曲线增长或增长处于饱和阶段时,采用灰色模型进行负荷预测的误差较大,预测精度不能满足实际要求。将灰色Verhulst模型引入到负荷预测中,可以很好地解决这个问题。作者通过典型的实例介绍了灰色Verhulst 模型在中长期负荷预测中的应用。结果表明,此模型在负荷预测中是适用的,尤其对于负荷按“S型曲线增长的情况,不但具有较高的预测精度,同时保留了灰色预测方法的优势和特点。

Verhulst滑坡预测预报模型的改进及其应用

Verhulst生物生长模型是一种统计型的滑坡预测预报模型,针对原始Verhulst模型中把第一个数据点作为已知条件的理论依据不存在,可能导致预报精度较低问题,将前人改进Verhulst模型的方法应用到滑坡预测预报中,推导出用改进模型和速度最大值判据预报滑坡发生时间的计算公式。通过分析表明,原始Verhulst模型中以速度最大值作为预报滑坡发生时间的判据缺乏合理性,以加速度和加加速度最大值作为预报判据应更合理,并推导出用加速度和加加速度最大值判据预报的计算公式。基于推导的公式,编写Matlab程序进行计算,将原始和改进的Verhulst模型以及3种判据应用于一些滑坡实例的预报中。结果表明,(1)与原始Verhulst模型相比,改进模型的预报效果较好,其预报滑坡发生的时间更早,且更准确;(2)与速度最大值判据相比,加速度和加加速度最大值判据的预报效果较好,其预报时间较早,且较准确;(3)可把原始模型中单一的时间预报值拓展为一段预报的时间范围,该预报时间范围的上限是加速度最大值时刻,下限是加加速度最大值时刻;(4)用改进模型和该时间段范围判据进行预报能起到提前预报的作用,且预报结果较准确。此外,经讨论认为临近破坏时,裂缝的增多以及动摩擦系数小于静摩擦系数导致抗滑力降低,剩余下滑力增大,是使滑体产生加速度逐渐增大运动的原因。

灰色离散Verhulst模型

针对传统灰色Verhulst模型适应性不强的情况,借鉴离散化思想,通过对原始数据序列进行倒数生成,建立了灰色离散Verhulst模型。灰色离散Verhulst模型充分考虑了数据序列的准指数规律,实现了从连续形式向离散形式的转变,消除了传统灰色Verhulst模型由微分方程直接跳到差分方程所产生的误差。同时给出了两种初始条件下的灰色离散Verhulst模型的预测公式,有效地解决了传统灰色Verhulst模型预测稳定性差的问题。实例分析表明,灰色离散Verhulst模型能够显著提高模拟和预测效果。

基于D-InSAR技术和灰色Verhulst模型的矿区沉降监测与预计

针对在地形复杂的矿区沉降观测资料不易获取的问题,将合成孔径雷达差分干涉技术（D-In SAR）与灰色Verhulst模型相结合,提出了一种矿山开采沉陷监测和预计方法。该方法首先对覆盖大柳塔煤矿某工作面的12景Terra SAR-X雷达数据进行D-In SAR处理,获取观测站沉降值;然后根据沉降量与时间的关系建立了基于灰色Verhulst模型的预测函数,对开采沉陷发展规律进行分析。试验结果表明：3个测试点D-In SAR监测数据的绝对和相对误差分别为2.8~15 mm,0.9%~6%;结合灰色Verhulst模型预测的绝对和相对误差分别为3.4~18.8 mm,1.2%~5.7%。上述研究结果进一步表明,所提出的方法可有效弥补矿区沉降实测数据的不足,为实现矿区开采沉陷监测和预计的一体化软件设计提供参考。

基于灰色Verhulst模型的岩溶塌陷定量预报预测方法

在总结分析现有岩溶塌陷预报预测方法的基础上,从灰色系统理论出发,选取带有时间因子的地下水动力条件因素为已知信息,应用灰色Verhulst模型对桂林柘木村岩溶塌陷的发生时间进行了预报预测验证。验证结果显示,预测时间和实际塌陷时间基本吻合。柘木村3月份岩溶塌陷的预测时间为2000年3月17日,实际塌陷时间为2000年3月20日,预测值比实际值提前3天,准确率为90%;8月份岩溶塌陷的预测时间为2000年8月14日,实际塌陷时间为2000年8月14日,准确率为100%。另外,作者对预报产生误差的可能原因进行了分析,以便能改进模型,进一步提高预测精度。

基于灰色Verhulst的网络安全态势感知模型

为了满足对抗性环境中对网络安全监测和预警的需要,提出了一种非等时距灰色Verhulst残差修正的安全态势感知模型.由非等时距的原始采样风险数据序列入手,根据累加序列所呈现出"S"形或反"S"形的摆动特征,选用灰色Verhulst模型或其反函数模型预测出网络未来的风险值,然后基于多级残差对模型的预测精度进行修正,最后应用修正后的新模型得到直观的网络未来安全态势曲线图.经过试验示例与仿真,表明该模型对网络安全态势的感知能够达到令人满意的拟合精度,具有实用价值.

常州地面沉降的灰色Verhulst预测

文章首先指出了土体的固结沉降过程具有“S”型曲线特征,这与Verhulst模型(Logistic生长模型)具有相似性。然后比较系统地给出了Logistic生长模型、模型的参数估计、模型的精度检验及适用条件,并将模型用于常州市清凉小学地面沉降过程的模拟,进行了初步预测。研究表明,灰色Verhulst模型在预测地面沉降方面是十分有效的,特别是发生在主采层及顶、底板土层中的变形,该模型给出地面沉降预测值时间序列与实测值序列是相当接近的。

经济新常态下基于Verhulst-SVM的中长期负荷预测模型

经济新常态背景下,电力系统中长期负荷预测面临着很多新问题,例如:GDP、人口等电力负荷影响因素呈"S"型曲线增长、电力负荷影响因素与电力负荷之间的不确定性增加、历史样本数量少等。为此,提出一种基于Verhulst-SVM的中长期负荷预测模型。首先,从经济新常态特征中提取影响电力负荷的主要因素,并分析各影响因素的发展趋势;然后,利用Verhulst模型对"S"型曲线增长的电力负荷影响因素进行预测,并采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)替代线性回归预测模型,实现小样本、高不确定性条件下中长期负荷高精度预测。最后,通过天津市2015年和2016年的负荷预测算例,验证了所提模型的精度和可靠性,可为经济新常态背景下中长期负荷预测提供借鉴。

基础沉降预测的Verhulst模型

目前,基础沉降随时间的变化关系一般通过渗透固结理论来计算,由于假设条件较多且影响渗透固结的因素复杂,计算结果常与实际观测值不一致。本文通过分析基础沉降的发生过程及Verhulst模型的特点,提出可以根据施工过程中的观测资料,运用Verhulst模型预测今后不同时刻基础的沉降量,预测实例表明,这一模型具有较好的适应性,可以运用到实际工程中。

Verhulst模型在预测软基路堤沉降中的应用

通过分析软基路堤沉降和Verhulst模型的特征发现,软基路堤沉降随时间的变化曲线与Verhulst模型曲线相似。根据泉州安吉路软基试验段路堤沉降观测值,采用Verhulst模型对其进行沉降预测,尽管施工期的预测值与实测值有一定差距,但随着时间的增长,二者逐步接近,因此该模型可用于最终沉降的预测。Verhulst模型能有效削弱原始数据中不规则数据随机性的影响,具有很强的适应性。同时,还对预测值与实测值的差异、观测历时对预测值的影响以及最终沉降量的推算等问题进行探讨。高压缩性软基上的路堤,至少需要4～6个月填土放置期的观测数据,才能得到较准确的最终沉降预测值。路堤最终沉降可以通过考虑预测值与实测值的差异以及观测历时的影响这两个系数,对预测值进行修正,所归纳的系数对类似工程有一定参考价值。

灰色Verhulst模型的改进及其应用

灰色Verhulst模型的精度依赖于背景值和结构参数。本文提出了一种改进的灰色Verhulst模型。首先分析了传统的灰色Verhulst模型产生误差的原因,从背景值定义出发,推导了用原始数据生成的背景值公式;其次,基于灰色系统信息覆盖原理,提出了一种结构参数优化方法;最后,应用本文方法建立了我国天然原油生产量的灰色Verhulst模型。实例表明,模型具有很高的精度。

不等时距灰色Verhulst模型及其在沉降预测中的应用

在分析全过程沉降量与时间的关系、Verhulst模型的特点以及沉降观测数据有时出现非连续性特点的基础上,通过在区间上求积分给出模型背景值的一个确切的计算公式,提出了预测今后不同时刻沉降量的不等时距灰色Verhulst模型.工程实例分析表明,灰色 Verhulst模型的预测精度较高,具有良好的适应性.

灰色Verhulst模型的灰导数改进研究

针对灰色Verhulst模型灰导数白化的问题,以白化微分方程为基础,运用梯形公式来白化灰导数,推导得到一种新的Verhulst模型定义式。该方法使得差分方程的参数与其在微分方程中对应的参数具有更好的一致性。实例分析表明改进的灰色Verhulst模型具有更高的预测和模拟精度。

改进Verhulst模型在饱和负荷预测中的应用

为实现对宏观负荷的饱和时间点、饱和规模的预测,提出了一种基于改进Verhulst模型的饱和负荷预测方法。针对饱和负荷预测时间跨度长、负荷规模增长呈现"S"型的特点,将等维新息递补技术引入灰色Verhulst模型,使预测结果能够更科学合理地反映用电需求的发展规律。采用残差修正的思想,构造Verhulst残差修正模型,实现对用电需求的分析与预测。最后,通过实例分析说明该方法的有效性。

Verhulst反函数模型滑坡起始预测时刻的选择

Verhulst反函数模型用于滑坡预测的关键在于起始预测时刻t0的选择。针对用定量计算方法选择t0,研究模型中对数函数自变量存在出现负值的问题。计算所有t0满足模型要求的累计位移和相对位移预测数据,形成预测曲线,通过分析预测曲线与实际监测曲线选择起始预测时刻t0值,得出其选择的主要原则:(1)预测位移在观测序列点n和n+1处成立;(2)预测累计位移曲线与实测曲线形态相似;(3)预测相对位移与实测相对位移在点n处差值最小。多种已知滑坡试验表明:其临滑时刻的预测精度可以达到1个时间间隔以内,t0选择方法是有效的。